| Niveau d'études visé | Bac +5 |
|---|---|
| Durée de la formation en année | 2 ans |
| Statut de l'école | Non renseigné |
| Rythme de formation | Temps plein |
| Modalité | En présentiel |
| Prix | Non renseigné |
Description
Le Master mention Mathématiques appliquées, Statistique de l'École nationale de la statistique et de l'analyse de l'information forme des experts capables de transformer les données en insights stratégiques. Les étudiants maîtrisent l'analyse statistique avancée, la modélisation mathématique, les techniques d'apprentissage automatique et les outils de big data. Ils développent une expertise pointue en statistique inférentielle, analyse multivariée, séries temporelles et méthodes bayésiennes, tout en s'appropriant les langages de programmation statistique (R, Python, SAS) et les bases de données complexes.
Cette formation d'excellence prépare aux métiers de data scientist, biostatisticien, actuaire, chargé d'études statistiques dans les secteurs pharmaceutique, financier, marketing ou recherche publique. Les diplômés intègrent des laboratoires de recherche, des instituts de sondage, des directions statistiques d'entreprises ou poursuivent en doctorat, armés d'une double compétence théorique et pratique leur permettant de répondre aux défis de l'analyse de données contemporaine.
Thématiques abordées
- Probabilités et statistiques mathématiques avancées : théorie, méthodes d'estimation, tests d'hypothèses
- Statistique appliquée et modélisation : régression, modèles linéaires généralisés, analyses multivariées
- Analyse de données et apprentissage automatique : techniques de data mining, machine learning supervisé et non supervisé
- Mathématiques appliquées : analyse numérique, optimisation, calcul scientifique
- Projet de recherche et stage professionnel : mise en pratique des compétences, rédaction scientifique
Objectifs de la formation
- Maîtriser les concepts avancés de mathématiques appliquées et de modélisation statistique.
- Concevoir et réaliser des analyses statistiques complexes pour interpréter des données réelles.
- Utiliser des outils informatiques et logiciels spécialisés en statistique pour traiter et visualiser les données.
- Développer une approche critique et rigoureuse dans la formulation de problématiques et la validation de modèles.
- Communiquer efficacement les résultats statistiques à des publics experts et non experts.
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